AI+IoTの高速化エッジAI開発
リアルタイム性に優れる
インテリジェントエッジ
コンピューティング開発を行います。

IoT+AIのローカル処理

今までIoTセンサーなどで入手した情報は、インターネットを介してクラウドに保存する事が一般的でした。

ただ、「IoTデータの通常接続に因るネットワークコスト」と言う問題も同時に課題となっていました。
「エッジコンピューティング」ではその課題も解決します。
リアルタイム性を必要とするデータ、セキュリティ上クラウドに上げたくないデータ、保存する必要のないゴミデータのフィルタ機能をエッジ側で処理し、 蓄積したデータサマリを後ほど閲覧したり分析するデータはクラウド側に保存する、と言った求められる役割のスピードとデータ容量の分散により、膨大なデータの最適化を行います。

Raspberry Pi3 ×
ディープラーニング推論
アクセラレータボード

Raspberry Piと言うARMプロセッサを搭載した小さなコンピュータに、 Intel Movidiusをベースとした、加賀電子株式会社が販売する「ディープラーニング推論アクセラレータボード」で、マシンの性能を強化し、 エッジ端末としてAIが機能する小さなコンピュータを用意しました。

赤外線センサーと画像情報で
Pushでパーソナルに声掛け

サイネージ上の2Dキャラクターが、「目の前にいる人を呼び止め」「近くに呼び寄せて」「発話コンテンツを再生」と言う体験を作りました。
赤外線センサーなど複数のセンサーとWebカメラで「人物との距離を識別」し、「パーソナル特徴を掴んで呼びかけ」を行っています。
エッジによるリアルタイム性の高い呼びかけにする事で、ユーザが気付かずに通り過ぎてしまう事を防いでいます。

NCSDK/Caffeによる
リアルタイム映像推論AI

リアルタイム映像の推論AIで、帽子をかぶっているなど、人物の特徴を導き、その特徴で2Dキャラクターがお声掛けを行います。

転移学習（とある領域で学習させたモデルを別の領域に適応する事）を用いる事で、AIの学習期間を短縮しつつ、精度が出ないリスクヘッジを取り フレームワークにはTensorFlow/Yolo/Caffeの中で一番パフォーマンスが出たCaffeを選定しました。

画像解析AIについて詳しく見る

会話中に性別・年齢識別して
ターゲット毎のクーポンを配布

リアルタイム性を要する呼びかけはエッジ処理を行いましたが、会話中での性別・年齢識別はAzure AIを使い、クラウド側で処理を行っており、 2Dキャラクターが話しながら間を持たせる事で、遅さの体感を軽減させています。

その後、ユーザターゲットに合わせたクーポンを配布し、店舗誘導の為のインセンティブを用意しています。

プライバシーエッジ

エッジ処理でプライバシー画像カット

「comieru Live」は、株式会社セキュアと株式会社ヘッドウォータースが共同で開発しているAI技術で、来店客を自動でイラストに置き換え、 空席＆混雑状況視覚的に見えるようにしたソリューションです。来店客のプライバシーを保護しながら、混雑状況をより具体的に見える化することが可能になります。
人物情報に該当する画像は「NVIDIA Jetson Nano上」で処理させる事で、インターネットを使わずにセキュリティ観点を考慮し、検出座標のみをクラウドで処理する事でログ収集を行っています。
エッジAI水平展開には「Azure IoT Edge」、ログ収集・可視化に「SyncLect」を利用しています。

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